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ML之RF:基于RF算法实现案例(数据集samtrain.csv、samval.csv、samtest.csv)

简介: ML之RF:基于RF算法实现案例(数据集samtrain.csv、samval.csv、samtest.csv)

输出结果

image.png



核心代码


#我们对训练集采用随机森林模型,并评估模型效果

%pylab inline

# 导入训练集、验证集和测试集

import pandas as pd

samtrain = pd.read_csv('samtrain.csv')

samval = pd.read_csv('samval.csv')

samtest = pd.read_csv('samtest.csv')

# 使用 sklearn的随机森林模型,其模块叫做 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier

# 在这里我们需要将标签列 ('activity') 转换为整数表示,

# 因为Python的RandomForest package需要这样的格式。  

# 其对应关系如下:

# laying = 1, sitting = 2, standing = 3, walk = 4, walkup = 5, walkdown = 6

# 其代码在 library randomforest.py 中。

import randomforests as rf

samtrain = rf.remap_col(samtrain,'activity')

samval = rf.remap_col(samval,'activity')

samtest = rf.remap_col(samtest,'activity')

import sklearn.ensemble as sk

rfc = sk.RandomForestClassifier(n_estimators=500, oob_score=True)

train_data = samtrain[samtrain.columns[1:-2]]

train_truth = samtrain['activity']

model = rfc.fit(train_data, train_truth)

# 使用 OOB (out of band) 来对模型的精确度进行评估.

rfc.oob_score_

# 用 "feature importance" 得分来看最重要的10个特征

fi = enumerate(rfc.feature_importances_)

cols = samtrain.columns

[(value,cols[i]) for (i,value) in fi if value > 0.04]

## 这个值0.4是我们通过经验选取的,它恰好能够提供10个最好的特征。

## 改变这个值的大小可以得到不同数量的特征。

## 下面这句命令是防止你修改参数弄乱了后回不来的命令备份。

## [(value,cols[i]) for (i,value) in fi if value > 0.04]

#我们对验证集和测试集使用predict()方法,并得到相应的误差。

# 因为pandas的 data frame 在第0列增加了一个假的未知列,所以我们从第1列开始。

# not using subject column, activity ie target is in last columns hence -2 i.e dropping last 2 cols

val_data = samval[samval.columns[1:-2]]

val_truth = samval['activity']

val_pred = rfc.predict(val_data)

test_data = samtest[samtest.columns[1:-2]]

test_truth = samtest['activity']

test_pred = rfc.predict(test_data)

#输出误差

print("mean accuracy score for validation set = %f" %(rfc.score(val_data, val_truth)))

print("mean accuracy score for test set = %f" %(rfc.score(test_data, test_truth)))

# 使用混淆矩阵来观察哪些活动被错误分类了。

# 详细说明请看 [5]

import sklearn.metrics as skm

test_cm = skm.confusion_matrix(test_truth,test_pred)

test_cm

# 混淆矩阵可视化

import pylab as pl

pl.matshow(test_cm)

pl.title('Confusion matrix for test data')

pl.colorbar()

pl.show()

# 计算一下其他的对预测效果的评估指标

# 详细内容请看 [6],[7],[8],[9]

# Accuracy

print("Accuracy = %f" %(skm.accuracy_score(test_truth,test_pred)))

# Precision

print("Precision = %f" %(skm.precision_score(test_truth,test_pred)))

# Recall

print("Recall = %f" %(skm.recall_score(test_truth,test_pred)))

# F1 Score

print("F1 score = %f" %(skm.f1_score(test_truth,test_pred)))



参考


[1] Original dataset as R data https://spark-public.s3.amazonaws.com/dataanalysis/samsungData.rda

[2] Human Activity Recognition Using Smartphones

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Human+Activity+Recognition+Using+Smartphones

[3] Android Developer Reference http://developer.android.com/reference/android/hardware/Sensor.html

[4] Random Forests http://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest

[5] Confusion matrix http://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix

[6] Mean Accuracy

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=1054102&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D1054102


[7] Precision http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

[8] Recall http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

[9] F Measure http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall



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